Kladgids voor de onbeperkte api

Basis-URL en authenticatie

Wijs je SDK of HTTP-client eerst op de basis-URL https://api.uncensoredllmmodels.com/v1. Je hebt een geldige API-sleutel nodig die wordt verzonden in de Authorization header als een Bearer-token. Maak een account aan via Google of e-mail, en het systeem toont je sleutel onmiddellijk. Eén actieve sleutel per account vereenvoudigt rotatie zonder complexe proxy-configuraties.

Copycurl https://api.uncensoredllmmodels.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Generate a list of 5 Python libraries for async web scraping"}]
  }'

Eerste verzoek via chatcompleties

Stuur een POST-verzoek naar /v1/chat/completions met de model-ID ingesteld op uncensored. Het endpoint accepteert standaard OpenAI-payloadstructuren voor tekst-in, tekst-uit-interactie. Je kunt specificeren max_tokens om uitvoerlengte te regelen, met een standaard van 2.048 als het wordt weggelaten. Het model reageert met gegenereerde tekst zonder typische veiligheidsweigeringen voor wettelijke volwassen inhoud.

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.uncensoredllmmodels.com/v1", api_key="YOUR_KEY")

resp = client.chat.completions.create(
    model="uncensored",
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarise this thread without softening it."}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

Verifieer uw model-eindpunt

Gebruik de GET /v1/models endpoint om de connectiviteit te bevestigen en beschikbare modellen op te sommen. Dit retourneert metadata over het onbeperkte model, zodat je client correct is geconfigureerd. Het is een snelle sanity-check voordat je de API integreert in je automatiseringspipelines. Dit specifieke endpoint bedient geen andere modellen.

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.uncensoredllmmodels.com/v1", apiKey: process.env.API_KEY });

const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "uncensored",
  messages: [{ role: "user", content: "Draft a villain monologue for my game." }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);

Function calling en JSON-modus

De API ondersteunt tool-definities en JSON-modus via response_format. Je kunt gestructureerde output afdwingen met {"type": "json_object"} voor betrouwbare parsing in je code. Functaanroepen stellen het model in staat gestructureerde gegevens terug te geven voor automatiseringstaken. Dit elimineert de behoefte aan post-processing regex hacks op ruwe tekstuitvoer.

Streaming responses en tokenverbruik

Activeer streaming door stream: true in uw verzoek. De API verzendt Server-Sent Events (SSE)-fragmenten terwijl het model tekst genereert. Gebruiksstatistieken voor tokens verschijnen in het laatste fragment van de stream. Hiermee kan uw applicatie de kosten en het verbruik van het contextvenster realtime bijhouden.

Copystream = client.chat.completions.create(
    model="uncensored",
    messages=[{"role": "user", "content": "Tell the story in second person."}],
    stream=True,
)
for chunk in stream:
    if chunk.choices and chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)

Rate limits, fouten en contextvenster

Elke sleutel staat 300 verzoeken per minuut en acht gelijktijdige verzoeken toe. Het contextvenster ondersteunt 100,000 tokens in totaal, met een maximale output van 16,000 tokens. Fouten omvatten 401 voor ongeldige sleutels en 402 als vooruitbetaald krediet is opgebruikt. Verzoeken onder 8 MB worden geaccepteerd. Weigeringen vanwege contentbeleid zijn zeldzaam, maar gelden voor lichte seksuele inhoud.